本研究提出CS-Aligner框架，解决多模态对齐中的分布差异问题。通过结合柯西－施瓦茨散度与互信息，实现更精确的视觉语言分布对齐，实验结果表明其在文本到图像生成及跨模态检索中表现优异。

本研究提出了两种基于分布对齐的传输融合框架，旨在解决量子机器学习中标签数据稀缺的问题。通过对齐目标领域与源领域的数据分布，这些框架有效利用量子信息进行预测，并在量子计算平台上取得了优异的性能。

本文使用信息论工具推导了多源域自适应（MDA）的新型分析，研究了监督和无监督MDA的联合分布对齐，并提出了一种处理目标偏移的深度MDA算法。算法在目标偏移MDA基准测试中表现出与最先进技术相当的性能，并具有改进的内存效率。